В исследовании, опубликованном в журнале npj Digital Medicine, представлена инновационная модель Transformer-DAPT, предназначенная для динамической оценки рисков у пациентов, получающих двойную антиагрегантную терапию (DAPT) после чрескожного коронарного вмешательства (ЧКВ). В отличие от статических шкал, данный ИИ-инструмент использует архитектуру трансформеров для анализа временных рядов клинических данных, что позволяет прогнозировать вероятность ишемических событий и кровотечений в режиме реального времени. Методология опирается на глубокое обучение для обработки динамически меняющихся показателей состояния пациента, обеспечивая персонализированный подход к выбору продолжительности терапии. Ключевые результаты демонстрируют превосходство модели над традиционными клиническими инструментами оценки риска, обеспечивая более высокую точность прогнозирования осложнений. Внедрение Transformer-DAPT в клиническую практику позволит кардиологам оптимизировать протоколы антиагрегантной терапии, минимизируя риск фатальных кровотечений при сохранении эффективной профилактики тромбозов. Данная разработка является значимым шагом в сторону прецизионной кардиологии и автоматизации принятия клинических решений.